Agent 应用开发实习生

**-**元

广州天河区
本科
实习
3个月
4天/周

总实习月数 3个月

周实习天数 4天

人工智能

岗位职责：

1、参与基于大语言模型（LLM）的智能体系统设计与开发，探索 Agent 在真实业务场景中的工程化落地方案。
参与 Agent 核心能力建设，包括但不限于 Prompt Engineering、Tool Calling（工具调用）、任务规划与分解、多轮对话、Workflow 编排、Multi-Agent 协作等技术方向。

2、协助搭建和优化 RAG（检索增强生成）系统，参与知识库构建、文档解析与检索策略优化。

3、参与 Agent 与外部工具、知识库、API 的接入与编排，推动智能体与现有业务系统的集成。

4、参与智能体效果评测与迭代：协助构建评测集与评测流程，跟踪上线后的表现数据，输出分析结论并驱动优化。

5、参与日常需求开发、Bug 修复与代码优化，配合团队完成迭代节奏。

6、关注大模型与 Agent 领域的前沿进展，参与内部技术分享与小范围技术预研。

任职资格：

1、本科及以上学生，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。

2、扎实的编程基础，熟练掌握 Python（或 Go / Java）中至少一门语言，对数据结构与算法设计有基本了解。

3、掌握计算机基础：操作系统、计算机网络、数据库，能读懂常见的系统设计文档；了解 Git 工作流，具备良好的代码规范意识。

4、了解大语言模型（LLM）的基本原理与能力边界，熟悉主流大模型 API 的调用方式。

5、了解 Agent 的核心运行机制（如 ReAct、Plan-and-Solve 等常见范式）。

6、了解 RAG 技术原理及 Prompt Engineering 方法。

7、每周可到岗 4 天以上，连续实习 3 个月以上。

8、对 AI 与智能体技术有强烈兴趣，具备快速学习新知识的能力，能主动跟踪业界前沿动态。

9、逻辑清晰，具备良好的文档撰写与沟通协作能力；自驱力强，能够在指导下独立完成模块级开发任务；具备产品闭环思维，关注技术落地效果，而不仅停留在实验阶段。

加分项：

1、有 RAG、Prompt Engineering、Agent Workflow、MCP Server、Function Calling、Multi-Agent 协作等方向的实践经验，有可展示的代码仓库。

2、使用过 LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze、AutoGen、CrewAI 等 Agent / LLM 应用框架。

3、有大模型应用在真实业务场景落地的实践经历（课程项目、竞赛、实习均可），能说清效果是怎么度量与迭代的。

4、使用过 OpenCode 等 AI 编程工具辅助需求分析、代码开发、测试生成或问题排查。

4、了解大模型推理的基本特征（响应延迟、调用成本、上下文长度限制），能据此在模型选型与调用策略上做取舍。

5、有开源贡献、技术博客、技术竞赛奖项（如 ACM、Kaggle、挑战杯等）等可佐证学习能力的成果。

广州********************

公司介绍

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